Проектирование всего чипа сразу
Ricursive Intelligence делает ставку на то, что узким местом в искусственном интеллекте является уже не только количество дата-центров, но и скорость, с которой можно проектировать чипы. Основательницы Анна Голди и Азалия Мирхосейни представили идею на TechCrunch Disrupt, описав систему, которая проектирует чипы, учится на каждой итерации и применяет полученные знания к следующей.
Голди заявила, что спрос на вычисления может вырасти как минимум в 10 000 раз за пять лет. Построить в 10 000 раз больше дата-центров нереалистично, утверждала она, поэтому отрасли придётся делать чипы, которые эффективнее используют пропускную способность, пластины и мощности фабрик.
Странные формы, которые работают
Вместо того чтобы разбивать чип на десятки меньших блоков и оптимизировать каждый, Ricursive оптимизирует всё устройство целиком. Основательницы говорят, что такая свобода позволяет программному обеспечению находить компоновки, которые инженеры не стали бы пробовать вручную. AlphaChip — система, разработанная ими ранее, — создала круговое, кольцеобразное расположение компонентов, которое удивило инженеров, а затем превзошло традиционные компоновки.
По их словам, тот же подход может создавать волнообразные узоры и другие структуры, которые они планируют описать позже. Аргумент в том, что человеческие проектировщики привносят идеи и ограничения, а машина занимается размещением и трассировкой в масштабе, который ни одна команда не сможет повторить вручную.
Заказные чипы для узких рынков
Если проектирование нового чипа занимает год или два, компании должны быть крайне избирательны в том, какие чипы создавать. Если время проектирования сократится примерно до недели, заказные чипы станут доступными для небольших рынков: космического оборудования, гарнитур дополненной и виртуальной реальности и экспериментальных биологических вычислений.
Компания не публиковала эталонных данных или обязательств клиентов, и независимая проверка её заявлений пока невозможна. Отрасль в целом движется в том же направлении. Производители чипов и облачные провайдеры уже используют машинное обучение для размещения компонентов и настройки производства, а несколько инструментов проектирования теперь включают ИИ-ассистентов.
Открытым остаётся вопрос, можно ли производить чипы, спроектированные ИИ, с высоким выходом годных на передовых техпроцессах, где физика и литография ограничивают творческую свободу компоновки. Пока же предложение простое: меньше отходов на пластину, меньше энергии на операцию и циклы проектирования, достаточно короткие, чтобы специализированные чипы имели финансовый смысл.
---Надежный феррожидкостный вакуумный вращающийся ввод для производства полупроводников
В производстве полупроводников поддержание целостности сверхвысокого вакуума во время вращательного движения имеет решающее значение — от выращивания монокристаллов кремния и CVD до распыления и плазменного травления. Ferrofluid Vacuum Rotary Shaft Feedthrough от FerrofluidTec обеспечивает герметично уплотненные вращающиеся вводы с уровнем утечки всего 10⁻¹² Pa·m³·s⁻¹, степенью вакуума до 10⁻⁶ Pa и настраиваемыми диаметрами вала от 10mm до 100mm. Изготовленные с немагнитными корпусами из нержавеющей стали и валами из нержавеющей стали с магнитной проницаемостью, эти вводы обеспечивают надежное, не требующее обслуживания уплотнение для требовательных вакуумных сред. Посетите www.ferrofluidtec.com, чтобы узнать больше.